자기 기울기 텐서 시스템(MGTS)의 2차원 평면 격자 측정은 자기 목표 식별에 자주 사용되지만, 측정 난이도가 높고 수집 효율이 낮으며 기기 정밀도 요구가 높다. 이를 위해 MGTS 단일 항로 측정을 기반으로 한 자기 목표 패턴 인식 방법이 제안되었다. 먼저, 자기 기울기 텐서 성분, 고유값, 불변량 등 15개의 속성량에 대해 자기화 방향 민감도를 분석하였으며, 자기화 방향에 민감한 특징량은 목표 자세 인식에, 민감하지 않은 특징량은 목표 형태 인식에 사용된다; 이후 MGTS 단일 항로 측정을 수행하여 측정 특징량의 시계열 신호 파형 특징 파라미터를 추출하고, 이에 해당하는 분류 레이블을 설정하였다. 주성분 분석(PCA) 차원 축소 방법은 특징 가시화 및 최적 특징 차원 수 결정을 위해 사용되었다; 마지막으로 참새 탐색 알고리즘으로 최적화된 핵 극한 학습기(SSA-KELM)를 이용해 항로 측정 샘플 데이터를 학습 및 테스트하여 최종적으로 자기 목표 패턴 인식을 실현하였다. 시뮬레이션에서 자기 쌍극자의 서로 다른 자기화 방향 카테고리와 구체, 직육면체, 원기둥 등의 기하학적 형태 카테고리 인식 정확도가 모두 100%에 도달하였으며; 실험에서는 3가지 형태 자기와 그 3가지 자세에 대해 총 180개의 학습 항로를 측정하였고, 6:4의 학습-테스트 비율에서 자기 자세 및 형태 인식 결과가 완전히 정확하였다.

자기 기울기 텐서 시스템;단일 항로 측정;자기 목표 패턴 인식;참새 탐색 알고리즘;핵 극한 학습기